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저자정보
김미애 (울산과학기술원) 강유진 (울산과학기술원) 강은진 (울산과학기술원) 조동진 (울산과학기술원) 임정호 (울산과학기술원)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회 학술대회자료집 2021 한국측량학회 공동추계학술대회 [3개 학회 공동개최]
발행연도
2021.11
수록면
99 - 102 (4page)

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AOD(Aerosol Optical Depth)는 대기질 및 기후 연구에 중요한 정보로 활용되어져 왔다. 본 연구에서는 기계학습 기법을 이용하여 AOD를 산출하는 모델을 제안하였다. 동아시아 지역을 관측하는 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 위성의 반사도 자료를 주 입력자료로 활용하였다. 이 외에 기상 자료 및 지리학적 정보를 입력변수로 사용하였다. 사용한 기계학습 기법은 대표적인 부스팅(boosting) 기반의 기계학습 기법인 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)을 사용하였다. 구축된 모델은 지상 기반의 AOD 현장 관측값 자료에 대해 시공간적인 교차검증(cross validation)을 통해 모델 성능을 검증하였고, 기존의 물리기반 위성 AOD 산출물 자료인 GOCI YAER(Yeosei AErosol retrieval) AOD와 MODIS AOD와 비교 평가하였다. 현장 관측 자료와 비교하여 기계학습 모델은 서로 잘 일치함을 보였다. 또한 GOCI YAER과 MODIS AOD보다 훨씬 작은 에러를 보여줬다. SHAP(Shapley Additive exPlanations) 기계학습 모델 해석 분석 결과는 기상학적인 영향이 AOD 추정에 대한 정확도를 향상시키는데 중요한 변수임을 보여주었다.
#에어로졸 #기계학습 #AOD #LightGBM #GOCI #SHAP #XAI

목차

초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구내용
4. 결과 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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